基于深度学习的糖尿病性视网膜病变的分级
糖尿病性视网膜病变是一种难以诊断、高风险的致盲性疾病.针对人工对图像特征提取困难、分类准确性差、耗费时间长的问题,采用卷积神经网络构建糖尿病性视网膜病变自动分类器具有重要的临床价值.方法:本文针对已收集好的彩色眼底图像,通过对图像的清洗、扩增、归一化构建糖尿病性视网膜病变数据集.利用VGG16与FCN的优点将其结合,将全连接层改造为卷积层,构建新的糖尿病性视网膜病分类模型.将ImageNet充分训练好的VGG16网络模型参数作为本文模型初始化参数,送入已改造的神经网络模型提取特征,最后输出分类结果.结果:实验结果表明,本文提出的深度学习分类方法的准确率与损失值均优于传统同类别的卷积神经网络分类算法,对临床诊断参考有重要的意义.结论:本文利用的方法对解决数据分布不均衡和过拟合的问题有一定的促进作用,具有较好的鲁棒性.
糖尿病视网膜病变;图像识别;卷积神经网络;深度学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;皖南医学院中青年科研基金;皖南医学院中青年科研基金;安徽高校自然科学研究重点项目
2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
1-3,9
